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Méthode d'artificial intelligence peut rapidement et à distance trouver le fentanyle et les dérivés

Pour aider à maintenir le premier coffre-fort de répondeurs, l'université des chercheurs centraux de la Floride ont développé une méthode d'artificial intelligence que trouve non seulement rapidement et à distance le fentanyle puissant de médicament, mais s'enseigne également pour trouver tous les dérivés précédemment inconnus effectués dans des lots clandestins.

La méthode, les publiées récent en états scientifiques de tourillon, spectroscopie de la lumière infrarouge d'utilisations et peuvent être employées dans un dispositif portatif et de table.

Le fentanyle est une principale cause de la mort de surdosage aux États-Unis. Lui et ses dérivés ont une dose mortelle inférieure et peuvent mener à la mort de l'usager, pourraient poser des risques pour les premiers répondeurs et même être militarisés dans un aérosol. »

Mengyu Xu, professeur adjoint dans le service d'UCF de la Science de statistiques et de caractéristiques et de l'auteur important de l'étude

Le fentanyle, qui est 50 à 100 fois plus efficace que la morphine selon le centres pour le contrôle et la prévention des maladies des États-Unis, peut être prescrit permissible pour traiter les patients qui ont la douleur sévère, mais elle également est parfois effectué et illégalement employé.

Subith Vasu, un professeur agrégé dans le service d'UCF du bureau d'études mécanique et aérospatial, dirigé par Co l'étude.

Il a dit que les méthodes rapides d'identification de substances connues et apparaissantes de fentanyle d'opioid peuvent faciliter la sécurité de la police et des effectifs militaires qui doit réduire à un minimum leur contact avec les substances.

« Cet algorithme d'AI sera employé dans un dispositif de dépistage que nous établissons pour l'Agence de la défense pour les projets de recherche avancés, » Vasu a dit.

Pour l'étude, les chercheurs avaient l'habitude une base de données nationale d'organique-molécules pour recenser les molécules qui ont au moins un des groupes fonctionnels trouvés dans le fentanyle de composé de parent. De cela des caractéristiques, ils ont construit des algorithmes d'apprentissage automatique pour recenser ces molécules basées sur leurs propriétés spectrales infrarouges. Alors ils ont vérifié l'exactitude des algorithmes. La méthode d'AI a eu un régime d'exactitude de 92,5 pour cent pour recenser correctement des molécules liées au fentanyle.

Xu a dit que c'est la première fois qu'une analyse systématique a été conduite qui recense les groupes fonctionnels liés au fentanyle des caractéristiques spectrales infrarouges et utilise des outils d'apprentissage automatique et d'analyse statistique.

L'étude Wang Chun-Suspendu par co-auteur est un chercheur post-doctoral au centre de technologie de NanoScience d'UCF et aidé l'étude les propriétés spectrales des composés. Il a dit que recensant des fentanyles est tout difficile qu'il y a de nombreuses formulations des analogues du fentanyle et du carfentanil.

Artem Masunov, un co-auteur et un professeur agrégé au centre de technologie de NanoScience d'UCF et département de chimie, a vérifié les groupes fonctionnels qui sont courants aux constitutions chimiques du fentanyle et de ses analogues.

Il a dit qu'en dépit des différences dans les analogues, ils ont des groupes fonctionnels courants, qui sont des homologies de structure qui permettent aux composés de gripper aux récepteurs dans le fuselage et de remplir une fonction similaire.

Anthony Terracciano, co-auteur d'étude et un technicien de recherches dans le service d'UCF du bureau d'études mécanique et aérospatial, ont travaillé avec Wang pour examiner les propriétés de spectres infrarouges. Il a dit que le profilage et l'analyse des spectres infrarouges est rapide, hautement précis, et peut être fait avec un dispositif de table.

La recherche actuelle a employé les caractéristiques spectrales infrarouges des composés sous la forme de gaz, mais les chercheurs travaillent à une étude assimilée à l'apprentissage automatique d'utilisation pour trouver le fentanyle et ses dérivés dans la poudre forment. On s'attend à ce que le produit de la technologie soit mature pour l'identification rapide sur place pratique d'ici 2021.

Source:
Journal reference:

Xu, M., et al. (2020) High accuracy machine learning identification of fentanyl-relevant molecular compound classification via constituent functional group analysis. Scientific Reports. doi.org/10.1038/s41598-020-70471-7.